import matplotlib.pyplot as plt

# 模拟负采样率数据
negative_sample_ratio = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

# 模拟AUC数据
auc_data = [0.68, 0.67, 0.68, 0.69, 0.67, 0.67]

# 模拟MRR数据
mrr_data = [0.34, 0.33, 0.33, 0.34, 0.33, 0.33]

# 模拟nDCG@5数据
ndcg_5_data = [0.37, 0.36, 0.36, 0.37, 0.36, 0.36]

# 模拟nDCG@10数据
ndcg_10_data = [0.43, 0.42, 0.42, 0.43, 0.42, 0.42]

# 绘制折线图
plt.plot(negative_sample_ratio, auc_data, label='AUC', color='blue')
plt.plot(negative_sample_ratio, mrr_data, label='MRR', color='green')
plt.plot(negative_sample_ratio, ndcg_5_data, label='nDCG@5', color='red')
plt.plot(negative_sample_ratio, ndcg_10_data, label='nDCG@10', color='skyblue')

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('负采样率对方法性能的影响')
plt.xlabel('Negative sample ratio')
plt.ylabel('CAFI@Performance')

# 添加图例
plt.legend()

# 保存图片
plt.savefig('negative_sample_performance.png')

# 显示图形（如果需要在脚本运行时查看图形）
plt.show()